Yapay Sinir Ağı(Artificial Neural Network) Nedir?

Yapay sinir ağı, insan beyninin yapısını model alarak oluşturulan, verileri bilgisayarlara veya ağlara işlemek için kullanılan yapay zeka modelidir. İnsan beynine benzeyen yapısı içerisinde, katmanlar, bağlı düğümler ve nöronlar bulunur ve bunlar derin öğrenme sürecinin parçalarıdır. Biyolojik öğrenme hücrelerinin ve bu hücreler arası olan iletişim ve aktarımın, gelişen teknoloji ile dijital olarak taklit edilmesidir. Beyinde bulunan nöronlar, çeşitli şekillerde birbiri ile kenetlenerek ağlar oluşturur. Bu sayede, öğrenme ve hafızaya alma yeteneği gelişeceği gibi veriler arasındaki bağlantıların da kurulması konusunda da kazanım elde edilir.

Diğer bir anlatımla yapay sinir ağı nedir, sorusunun cevabına; normalde kişinin düşünce yolu ile ve gözlemle yolu ile yani doğasının ona getirdiği özel yetenekleri gerektiren problemleri çözmek için çözümler üretir. Bu sistemin insani yetenekler gerektiren sorunları çözebilmesinin temel sebebi, yaşayarak ve deneyimleyerek öğrenme özelliğidir. Bu özellik sayesinde sanki bir insan gibi deneyimleri sonucu elde ettiği veriler ışığında problemlere ve olaylara yaklaşır. Bu da sadece yapay bir düşünce veya çözüm değil, sanki bir insan gibi çözümler üretilmesini sağlar.

İnsanlar doğumunda itibaren bir yaşayarak öğrenme süreci içerisindedir. Bu sürecin getirdikleri ile beraber beyin sürekli olarak gelişir. Yaşayıp tecrübe ettikçe beyindeki sinaptik bağlantılar kurulur ve bunun sonucunda verileri öğrenme kazanımı oluşur. Yapay sinir ağı modelleri için de bu durum söz konusudur. Yapay zekanın verileri öğrenmesi, örneklerle ie eğitme yolu ile olur. Öğrenilen veriler tekrar tekrar işleyerek bu verileri en işe yarar şekilde öğrenir. Öğrenme işlemi sırasında, giriş çıkış verileri ortaya çıkar ve bunlar ışığında kurallar konur. Yapay sinir ağları pyhton sistemi, birbirine bağlanmış olan birden fazla matematiksel alt sistemlerden oluşur. Bu işlemlerin adı transfer fonksiyonu işlemidir. Transfer fonksiyonu, farklı nöronlardan sinyalleri alıp bunları dönüştürür ve birleştirir. Bu sayede ortaya çıkan matematiksel ifade aradaki bağlantıları ifade eder. Bu bağlantıların oluşması sonucu ise yapay sinir ağı sistemi oluşur. Bu ver, öğrenme işlemi tamamen matematiksel modellemeler aracılığı ile olduğu için hata oranı düşük ve doğru sonuçlar verir.

Yapay Sinir Ağının Çalışması ve Biyolojik Temelleri

Yapay sinir ağları nöronlardan oluşur. Bu nöronlar bilgileri ve verileri işleyerek öğrenme kabiliyetine sahiptir. İnsan beyninde bulunan milyarlarca nöron ile benzer özellikte oluşurlar. Canlı davranışları ve hareketleri inceleyen ve sayısal olarak bir modelleme ortaya koyan sisteme sibernetik denir. Eğitilebilir, kendi başına otonom şekilde organize olup öğrenme sağlayabilir, bu öğrenme sonucunda çeşitli değerlendirme yapabilir sistemler, insan beyninin öğrenme yapısını baz alarak modellenir. Kişinin işte kullanacağı bilgiler eldeki verilere nazaran eksik ve yetersiz olabilir. Elde karmaşık halde bulunan verileri işe yarayan bilgilere dönüştürme konusunda yapay sinir ağları kullanılır. Bu verilerin tamamı sayısal bir şekilde bulunduğundan, güvenle ve hata şansı olmadan dönüşüm ve saklama işlemleri gerçekleşiyor.

Biyolojik insan nöronu, içerisinde bulunan çekirdek aracılığı ile iletim yapar. Bu çekirdek çıkış terminallerinde çıkış dentrit uçlarından elde edilen verileri ağırlandırarak diğer bir sinir hücresi olan nörona bağlar. Bu sayede sinirler arası iletim gerçekleşmiş olur. Yapay sinir ağları algoritmaları ve çalışması şu şekildedir;

Girdiler; yapay sinir ağına dış dünyadan gelen verilerdir. Bu bilgiler yapay sinir ağı oluşturma amacı ile bu ağın öğrenmesi istenen bilgilerdir. Bu veriler bu ağ tarafından öğrenilip kullanılır hale getirilir.
Ağırlıklar; bir yapay ağa gelen bilginin, o ağ için olan önemini ve oraya edeceği tesiri gösterir. Ağırlık miktar değişimi, verilerin önemi hakkında bilgi vermez.
Toplama fonksiyonu; bu işlev, ağa gelen net girdi miktarını hesaplamaya yarar. Bunun için çeşitli türde fonksiyonları kullanır. En bilinen yol ise ağırlıklı toplam yöntemidir. Bu yöntemde, gelen her bilgi kendi ağırlık miktarı ile çarpılarak toplanır. Bu sayede yapay ağlara gelen toplam girdi miktarı ortaya çıkar.
Aktivasyon fonksiyonu; bu fonksiyon, ağa gelen her net girdinin karşılığını hesaplayarak, hücrenin buna karşılık vereceği çıktıyı belirler. Bu fonksiyonda genel olarak doğrusal olmayan bir fonksiyon seçilir. Bu fonksiyon seçilirken türevinin kolayca alınmasına dikkat etmek gerekir. Geri beslemeli ağlarda bu fonksiyonun türevi kullanılacağından kolay hesaplanabilir olması yararlı olur.
Hücrenin çıktısı; aktivasyon fonksiyonu tarafından ortaya çıkarılan, çıktı miktarıdır. Bu çıktı, dış dünyaya veya diğer bir hücreye gönderilir. Aynı şekilde hücre kendisine de çıktı yollayabilir.

Yapay Sinir Ağının Yapısı ve Modelleri

Yapay sinir ağı sınıflandırması yapılırken modellerine ve özellikleri dikkate alınarak yapılır. Yapay sinir ağları, çeşitli hücrelerin birbirleri ile bağlanması sonucu oluştuğu için birden fazla katmanı vardır. Bu katmanların her birinin görevi birbirinden farklıdır. Hepsi uyum halinde çalıştığı takdirde gerekli bilgi iletimi sağlanır. Bu birlikte çalışan katmanlar sayesinde, bir sorunu çözme konusunda çalışan yapay ağlar, insan beyni baz alınarak üretilir. Bu ağların özü, matematiksel işlemleri çözmek için kullanılan bilgi işlem sistemleridir. Yapay sinir ağları, 3 katmandan ve bir de yapay nöron hücresinden oluşur. Bu bölümleri;

Girdi katmanı; dış dünyadaki bilgiler, ağa girdi katmanı aracılığı ile girer. Girdi düğümleri, verileri işler, analiz yapar ve yapay sinir ağları sınıflandırma işlemini gerçekleştirir. Bu işlemlerden sonra ise bir sonraki katmana aktarır.
Gizli katman; bu katmanlar, aldığı bilgileri ya diğer gizli katmanlardan ya da girdi katmanından alır. Yapay sinir ağları içerisinde pek çok gizli katman bulunma ihtimali vardır. Her bir gizli katman, bir öncekinden gelen bilgileri analiz ederek daha ayrıntılı bir şekilde işler. Bundan sonra ise diğer katmana transfer eder.
Çıktı katmanı, ağlar tarafından işlenen ve analiz edilen verilerin sonucunu veren aşamadır. Bu katmandaki düğümler, eldeki soruna göre tek sayıda veya birden fazla şekilde bulunabilir.
Derin sinir ağı mimarisi; yapay sinir ağları ve derin öğrenme ağları, birbirine kenetli milyonlarca sayıda yapay hücrenin yer aldığı gizli katmanlardan oluşur. İçerisinde bulunan düğümler arası bağlantıların sayısına ağırlık adı verilir.

Şeklinde sıralamak mümkündür. Girdi katmanından son katmana kadar yapay nöron hücreleri aracılığı ile aktarılan veriler, nöronlar arası bilgi aktarımını sağlar. Yapay sinir ağı sistemi kapsamı büyüdükçe, öğrenmesi için gerekli olan bilgi sayısı da artar. Bu sebeple girdi katmanına düşen görev de artar. Bazı yapay sinir ağları ise tek katmandan oluşur. Bu ağlarda, girdi verisi direkt olarak çıktıya bağlanır.

Yapay Sinir Ağı Sistemi Türleri Nelerdir ve Nasıl Eğitilir?

Sinir ağı eğitimi, bir yapay sinir ağına görev tanımını öğretmek için kullanılır. Öncelikle etiketli veya etiketsiz büyük veri kümeleri işlenerek öğrenme başlar. Elde edilen çıktılar sonucu, bilinmeyen girdileri daha doğru şekilde işlenir. Yapay sinir ağı türleri;

Beslemeli sinir ağları, verileri girdi katmanında çıktı katmanına olmak üzere tek yönde işler. Her düğüm bir sonraki katmandaki düğüme bağlıdır. Beslemeli yapay sinir ağları ile tahmin zaman içerisinde daha iyi hale gelerek verimli geri dönüşler alınır.
Geri yayılım algoritması, yapay sinir ağları, tahmin üzerinden yapmış olduğu analizleri, geliştirmek için geri bildirim yöntemlerini kullanarak öğrenim sağlar. Girdi düğümlerini, çıktı düğümlerine bağlayan tek bir doğru yolu bulmak için sürekli olarak çalışan geri bildirim döngüsünü kullanır. Her düğüm bir sonraki düğüm için tahmin yapar. Tahminlerin doğruluğuna göre ağırlık değerleri belirlenir. Bir sonraki tahmin için daha yüksek ağırlık değerli yollar seçilir ve buna bağlı olarak yeni tahmin oluşur. Bu döngü en iyi tahmin bulunana kadar devam eder.
Evrişimli sinir ağları; bu ağların içerisinde bulunan gizli katmanlar, filtreleme görevini sağlayan ve evrişim denen işlemi yaparlar. Bu tür ağlar, görüntülü verilerin sınıflandırılması konusunda oldukça başarılıdır. Elde bulunan karışık görüntülerden istenen verinin ayıklanmasını ve dönüştürülmesini sağlarlar. Gizli katmanların içerisinde, görüntülerin, köşe, renk ve derinlik gibi farklı unsurlarını ayırarak işler.

Yukarıda sayılan ağ türlerinin her biri belli başlı öğrenme metotları ile verileri öcen öğrenerek sonra işler. Bu öğrenme metotları şu şekildedir;

Gözetimli öğrenme; veri bilimi ile uğraşan bilim adamları, doğru cevabı önceden sağlayan yapay sinir ağı ve bulanık mantık içeren veri kümelerini sunar. Bu ağ, önceden verilen çözüm kümelerinden yavaş bir şekilde bilgiyi oluşturur. Ağ eğitildikten sonra hiç bilmediği ve içinde bulunmayan verilerden tahminler yapmaya başlar.
Yapay sinir ağları ile derin öğrenme; yapay zeka, makinelere, insancıl yetenekler ile yapılabilecek şeylerin yapılabilmesi için kullanılan teknolojidir. Bu makineler, çok büyük veri kaynaklarına ulaşabilir ve buradan bilgileri edinebilir. Bu aşamalar derin öğrenme sistemi sayesinde olur. Bu öğrenimi yaparken derin öğrenme ağlarını kullanır.

Yapay Sinir Ağlarının Kullanım Alanları ve Faydaları

Yapay sinir ağları, gelişen teknoloji ile birlikte hemen her alanda kendine kullanım alanı bulabilecek sistemler haline geldi. Birçok meslek alanında bu sistemlerin kullanımı bir zaruret haline gelmiştir. Kişiler kendi meslek alanlarına uygun olarak seçtiği yapay sinir ağı çeşidi, mesleki açıdan ve iş gelişimi açısından oldukça fayda sağlar. Yapay sinir ağları kullanım alanları aşağıdaki gibidir;

Hesaplamalı finans alanında çalışan finansçılar; kredi skoru tahmini ve algoritmalara dayalı ticaret konularında, yapay sinir ağı sistemleri kullanılır. Bu sistemler sayesinde sunulacak olan tahminlerin doğruluk oranı oldukça artar.
Görüntü işleme teknolojisi ve bilgisayar ile görüntü işleme; yüz tanıma teknolojisi bu sistemler sayesinde çalışır. Aynı şekilde yeni nesil telefon ve diğer akıllı cihazlarda bulunan hareket tanıma ve nesne tanıma teknolojileri de bu sistemler yardımı ile çalışır.
Hesaplamalı biyoloji alanı; tümörlü hastaların tedavisinde oldukça öneme sahip olan sistemlerdir. Ayrıca eczacılık alanında da kullanımı yaygındır. İlaçların üretiminde ve keşiflerinde kullanılır. Canlıların DNA dizilimlerinin bulunması alanında da bu sistemler kullanılır.
Enerji üretimi alanı; enerji üreten firmalarda, üretim maliyetlerini ve fiyatlandırma listesini oluşturmada faydalı sistemlerdir. Şirketin zarar etmesinin önüne geçilmesinde önemli rol oynar.
Otomotiv, havacılık ve üretim sektörleri; bu sektörlerde, piyasanın durumu, yapılabilecek satış miktarlarını, alıcı hareketlerini öngörerek firmaların bu veriler doğrultusunda hareket etmesini sağlar. Bu sayede firmalar, nasıl hareket edeceği konusunda tereddüt yaşamadan planlamlarını yaparlar.
Doğal konuşma dili teknolojileri; telefonlarda veya diğer akıllı aletlerde bulunan sesli asistanların cevap verebilmesini sağlayan teknolojiler yapay sinir ağları sayesinde bunu başarır. Aynı şekilde duygu analizi yapan cihazlarda da bu sistemler mevcuttur.

Görüldüğü üzere hayatın her alanında yapay ağ sistemleri ile karşılaşmak mümkündür. Bu sistemle olmadan çoğu iş alanı, iş göremez hale gelir.